お気に入り
DS-304｜推薦システム
✔ 協調フィルタリング・コンテンツベース
✔ MAB（多腕バンディット）
✔ オフライン評価
✔ レコメンドエンジン実装・A/Bテスト
✔ レコメンドシステム・オフライン/オンライン評価
DS-304 推薦システムの特徴
なぜこのプログラムなのか？
・Netflix・Spotify・YouTube・Amazon・TikTokでレコメンドエンジニアとして即戦力で通用し、ECサイト・コンテンツ企業で本番運用可能なレコメンドエンジンを構築できる実装力を、8週間で完成させる本格プログラム！
・代表TJ（住友商事→シカゴBooth MBA→ゴールドマン・サックスIBD）がアルファアドバイザーズの教育プロダクトでレコメンドを実装してきた実務感覚を完全に落とし込んだカリキュラム
・坂下絵美（東京大学→コロンビア大学教育大学院）の学習科学・脳科学に基づく教育設計で、「既存アルゴリズムを使うだけ」を許さない、ユーザー体験の最適化を設計する力を徹底追求する指導
・修了時にはAlpha Advisors認定「AA Recommender Systems Cert」を取得
このプログラムは以下の方々に最適です：
・Netflix・Spotify・YouTube・Amazon・TikTok・Pinterestでレコメンドエンジニアを目指す方
・ECサイト・コンテンツ企業でレコメンドエンジンをゼロから実装・運用できるレベルに到達したい方
・ユーザー体験の最適化を本番運用レベルで設計できる力を身につけたい方
・協調フィルタリングは知っているが、コールドスタート問題への対処や探索と活用のバランス設計ができない方
・レコメンドモデルは動かせるが、「このレコメンドが効かないユーザーは誰か」「長期エンゲージメントにどう影響するか」を説明できない方
なぜこのプログラムで成果が出るのか？
1. ユーザー体験の最適化として推薦システムを学ぶ8週間カリキュラム
・協調フィルタリング、コンテンツベース、MAB（多腕バンディット）、オフライン評価を体系的に網羅
・すべての理論をNetflix・Spotifyの実レコメンドアーキテクチャを通じて学ぶため、アルゴリズムの教科書的解説で終わらない
・「このレコメンドが効かないユーザーは誰か？コールドスタートはどうするか？」と常に問い続けるソクラテス式指導で、既存アルゴリズムに依存するだけの実装を徹底排除
2. 実務直結の実践演習
・レコメンドエンジンをゼロから実装し、A/Bテストで効果を検証する演習
・オフライン・オンライン両方の評価を設計し、ビジネスインパクトまで接続するトレーニング
・「Netflixならこう設計する」「Spotifyならこう評価する」というトップ企業基準を常に提示
3. 妥協なき評価基準
・レコメンドエンジン実装、A/Bテスト、オフライン・オンライン評価、コールドスタート対策、ビジネスインパクト評価のすべてを要求
・既存アルゴリズムを使うだけ、評価設計が浅い、ビジネスインパクトが不明、コールドスタート対策がない受講者には、容赦なく「このレコメンドで売上はどう変わるか？新規ユーザーにはどう対処するか？長期的にユーザーの行動はどう変化するか？」を問い詰める
圧倒的な実績
・アルファ・アドバイザーズは18年間にわたり、Google・Meta・Amazon・Netflix・Goldman Sachsなどトップテック・金融企業への内定者を多数輩出
・代表TJが教育プロダクトでのレコメンド実装で培った実務知見を、そのまま受講者に伝授